중고나라 기술 블로그 · 2024. 11. 01.
데이터브릭스 도입을 통한 중고나라의 ML 플랫폼 전환기-1편
AI 엔지니어링 브리핑
중고나라는 여러 클라우드 서비스에 흩어져 있던 데이터와 머신러닝 운영 환경을 데이터브릭스로 통합해 관리와 비용 효율을 높이는 전환을 시작했습니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 기존에는 데이터 수집·분석·모델 학습·서빙을 여러 AWS 서비스와 저장소로 나누어 운영하면서 관리가 복잡해지고, 높은 인프라 비용과 어려운 운영 환경, 기술 부채가 누적되었습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: 중고나라는 데이터브릭스 기반 플랫폼으로 전환해 데이터 관리부터 모델링과 서비스 제공까지의 과정을 한 환경에서 연결하고, 기존의 분산된 ML 운영 문제를 줄이고자 했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: ML 플랫폼은 기능뿐 아니라 팀이 감당할 운영 복잡도와 비용까지 고려해 선택해야 하며, 통합을 통해 관리 지점을 줄이고 더 발전된 모델 운영 체계를 마련할 수 있습니다.
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